Reporting guidance considerations from a statistical perspective: overview of tools to enhance the rigour of reporting of randomised trials and systematic reviews
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research waste has received considerable attention from the biomedical community. One noteworthy contributor is incomplete reporting in research publications. When detailing statistical methods and results, ensuring analytic methods and findings are completely documented improves transparency. For publications describing randomised trials and systematic reviews, guidelines have been developed to facilitate complete reporting. This overview summarises aspects of statistical reporting in trials and systematic reviews of health interventions. METHODS: A narrative approach to summarise features regarding statistical methods and findings from reporting guidelines for trials and reviews was taken. We aim to enhance familiarity of statistical details that should be reported in biomedical research among statisticians and their collaborators. RESULTS: We summarise statistical reporting considerations for trials and systematic reviews from guidance documents including the Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) Statement for reporting of trials, the Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials (SPIRIT) Statement for trial protocols, the Statistical Analyses and Methods in the Published Literature (SAMPL) Guidelines for statistical reporting principles, the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) Statement for systematic reviews and PRISMA for Protocols (PRISMA-P). Considerations regarding sharing of study data and statistical code are also addressed. CONCLUSIONS: Reporting guidelines provide researchers with minimum criteria for reporting. If followed, they can enhance research transparency and contribute improve quality of biomedical publications. Authors should employ these tools for planning and reporting of their research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,598 | 0,892 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,050 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle